An exploration of the Role of Mentorship in Advancing Women in Coaching
Notice bibliographique
Résumé
Women coaches continue to be underrepresented in the coaching domain (LaVoi, McGarry, Fisher, 2019) despite the growth and advancement of women in non-sport fields (Statistics Canada, 2017). A notable strategy used to develop and advance women in non-sport sectors is mentorship and while mentorship initiatives currently exist for women in the coaching domain, we know little about women coaches’ experiences of mentorship, what they learn and how they develop through mentorship, and how they can be better supported through mentorship to facilitate career advancement. The purpose of this dissertation, therefore, is to explore the role of mentorship in the advancement of women in coaching. A mixed methods approach was used in this study, which led to the production of three manuscripts: 1) Towards a process for advancing women in coaching through mentorship; 2) Benefits of a Female Coach Mentorship Program on women coaches’ development: An ecological perspective; and 3) Key considerations for advancing women in coaching. The findings from these studies provide much needed empirical data on the role of mentorship in women coaches’ growth and advancement, and more specifically, on the importance of process-driven and group-based mentorship for women coaches, the need for greater organizational involvement and macro-level changes in mentoring women coaches, and the need to shift to sponsorship to help advance women in coaching.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,026 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,008 |
| Communication savante | 0,013 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».